[发明专利]基于离线监督学习的函数式程序自动合成方法有效
| 申请号： | 201911301796.3 | 申请日： | 2019-12-17 |
| 公开（公告）号： | CN111142857B | 公开（公告）日： | 2023-04-25 |
| 发明（设计）人： | 王雨泓;李鑫;郭建 | 申请（专利权）人： | 华东师范大学 |
| 主分类号： | G06F8/30 | 分类号： | G06F8/30;G06F8/70;G06F40/289;G06N3/0442;G06N3/0455;G06N3/084 |
| 代理公司： | 上海蓝迪专利商标事务所(普通合伙) 31215 | 代理人： | 徐筱梅;张翔 |
| 地址： | 200241 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于离线监督学习的函数式程序自动合成方法，首先利用约束逻辑编程系统miniKanren将用户提供的输入输出示例编码成包含关系约束信息的状态树的形式，然后结合状态树中路径信息和上下文信息作为特征信息输入到神经网络中，输出各个候选子程序被选择的概率分布，并在每个迭代过程中选择概率最高的候选子程序来构建出满足输入输出示例的函数式程序。此外，为了提高离线监督学习的效率，本发明还提出了三种不同的训练样本生成策略生成丰富多样性的训练样本，不仅使得基于离线监督学习神经网络模型具备高合成精度和强泛化性，并大幅度地减少了程序合成步长，极大地提高了程序合成的效率，使得基于本方法而设计出的程序合成系统具备实时性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 离线 监督 学习 函数 程序 自动 合成 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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